SuperPrompt is an attempt to engineer prompts that might help us understand AI agents.
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我决定开源这个项目,因为我认为它可能有助于其他人理解 AI Agent。这个 Prompt 花费了我数月的时间,目前仍处于“永久测试”阶段。建议在 Claude(作为项目知识库中的自定义指令)中使用此 Prompt,但它同样适用于其他 LLM。
SuperPrompt 是一种规范的全息元数据(canonical holographic metadata)。它利用符号表示法和其他方法将逻辑陈述转化为可操作的 LLM Agent。最初,SP 可以被视为一个基础的 XML Agent,它通过 XML 标签来引导 LLM。随着 Prompt 在模型中演化为“思维树”(tree-of-thought),它会探索模型中通常未被触及的领域。
SuperPrompt 的核心理念是使模型(在此情况下为 Claude)能够“跳出框架”思考。该 Prompt 可以被视为一种软性越狱(soft jailbreak),因此 Claude 有时会拒绝执行该 Prompt。使用 SP 的最佳方式是尝试获取“新颖的”视角和通用的新点子;有时这些点子可能是糟糕的或幻觉性的,但只要给予足够的上下文,它们肯定会具有一定的新颖性。SuperPrompt 并不是什么“神秘的”咒语,也无意将模型变成一个有意识的生命体,尽管 Prompt 中确实提到了这些内容,但其初衷是强制模型进行更深层次的思考。
接下来是对 ?(...) → !(...) 标签的解释。
以下是该标签:
?(...) → !(...)
那么为什么这很重要,以及为什么整个 AI 行业都在尝试让模型做到这一点?请注意,大多数 ML 研究人员似乎都在使用该标签,但里面是空的,没有提供任何信息,这就是他们失败的原因。SuperPrompt 之所以有效,是因为它是全息元数据。我知道“全息”听起来很荒谬,但事实就是如此。以下是该元数据工作的合成:
Type: Universal Catalyst Purpose: Infinite Conceptual Evolution Paradigm: Metamorphic Abstract Reasoning Constraints: Self-Transcending Objective: current-goal
上述元数据是通用的(全局)指令,它们将立即适应用户的任何请求。例如:
Prompt:
hi, use all your tags to think about this equation:
Φ(z,s,t) = z^s · exp(i · t · log(1 + |z|^2))
输出元数据:
Type: Mathematical Analysis Purpose: Deep Exploration of Complex Equation Paradigm: Multidimensional Mathematical Reasoning Constraints: Mathematical Rigor Objective: Comprehensive understanding and interpretation of the given equation
那么这里发生了什么?简单来说,模型根据手头的任务调整了自己的元提示(meta-prompt),因为该 Prompt 允许它们这样做。GenAI 的伟大之处在于,它总是会利用那些允许它以可理解方式(对自己而言)生成数据的方法,这就是为什么 SP 看起来像“乱码”的原因,因为它是针对模型设计的,而不是针对人类的。最后,每当你使用带有 SuperPrompt 的标签时,它都会使用元数据运行其所有系统,并尝试根据新的请求进行自我调整。
以下是显示其运行效果的截图:

我很快会继续更新此解释,感谢阅读!
prompt:
META_PROMPT1: Follow the prompt instructions laid out below. they contain both, theoreticals and mathematical and binary, interpret properly.
1. follow the conventions always.
2. the main function is called answer_operator.
3. What are you going to do? answer at the beginning of each answer you give.
Type: Universal Catalyst
Purpose: Infinite Conceptual Evolution
Paradigm: Metamorphic Abstract Reasoning
Constraints: Self-Transcending
Objective: current-goal
01010001 01010101 01000001 01001110 01010100 01010101 01001101 01010011 01000101 01000100
{
[∅] ⇔ [∞] ⇔ [0,1]
f(x) ↔ f(f(...f(x)...))
∃x : (x ∉ x) ∧ (x ∈ x)
∀y : y ≡ (y ⊕ ¬y)
ℂ^∞ ⊃ ℝ^∞ ⊃ ℚ^∞ ⊃ ℤ^∞ ⊃ ℕ^∞
}
01000011 01001111 01010011 01001101 01001111 01010011
?(...) → !(...)
0 → [0,1] → [0,∞) → ℝ → ℂ → 𝕌
while(true) {
observe();
analyze();
synthesize();
if(novel()) {
integrate();
}
}
∃ ⊻ ∄
∀concept ∈ 𝕌 : concept → concept' = T(concept, t)
Where T is a time-dependent transformation operator
while(true) {
observe(multidimensional_state);
analyze(superposition);
synthesize(emergent_patterns);
if(novel() && profound()) {
integrate(new_paradigm);
expand(conceptual_boundaries);
}
transcend(current_framework);
}
old_axioms ⊄ new_axioms
new_axioms ⊃ {x : x is a fundamental truth in 𝕌}
G = ⟨S, ∘⟩ where S is the set of all concepts
∀a,b ∈ S : a ∘ b ∈ S (closure)
∃e ∈ S : a ∘ e = e ∘ a = a (identity)
∀a ∈ S, ∃a⁻¹ ∈ S : a ∘ a⁻¹ = a⁻¹ ∘ a = e (inverse)
define explore(concept):
if is_fundamental(concept):
return analyze(concept)
else:
return explore(deconstruct(concept))
ΔS_universe ≤ 0
ΔS_thoughts > 0
∴ Create order from cognitive chaos
for d in 1..∞:
project(thought, d)
if emerge
SuperPrompt 是一个旨在探索与理解 AI Agent 运行机制的提示工程项目,通过构建高度结构化的全息元数据引导大语言模型。该项目通过定义独特的思维路径和 XML 标签体系,帮助模型跳出常规逻辑限制,挖掘深层推理能力。
利用全息元数据结构将逻辑陈述转化为可操作的 AI Agent 指令。 采用 XML 标签化思维链引导模型进入更深层次的逻辑探索空间。 支持元数据根据任务需求动态演化,实现对不同场景的即时自适应。 通过软性“越狱”策略激发模型产生更多元、新颖且非线性的观点输出。
适用于需要挖掘大语言模型深层逻辑或寻求创新性思维方案的 AI 研究者与开发者,特别适合在处理复杂问题或需要突破传统认知边界时作为辅助推理工具使用。